先附上词性标注表，如下： 名词 (1个一类，7个二类，5个三类)名词分为以下子类：n 名词 nr 人名 nr1 汉语姓氏 nr2 汉语名字 nrj 日语人名 nrf 音译人名 ns 地名 nsf 音译地名 nt 机构团体名 nz 其它专名 nl 名词性惯用语 ng 名词性语素 时间词(1个一类，1个二类)t 时间词 tg 时间词性语素 处所词(1个一类)s 处所词 方位词(1个一类)f 方位词 动
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2024-02-29 09:57:02
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在海量数据中提取有效的信息，词云不愧是一种有效解决此类问题的方法，它可以突出显示关键词，快速提取有价值的信息。Python制作词云很简单，要求不高的话，几行代码就可以搞定，主要使用的库有jieba(结巴，一种分割汉语的分词库)和wordcloud库。下图是通过6行代码生成的词云图
一、完整代码#!/usr/bin/python# # Created by 老刘 on 2020/5/
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2023-08-21 11:04:48
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词性标注 这里写目录标题词性标注词性标注的特殊问题词性标注的方法设计简单标注器常用标注器介绍词性标注器的应用词性分布基于词性标注 研究词的组合 词性标注：在给定的句子中判定每个词的语法范畴，确定词性并加以标注的过程。难点：兼类词的消歧，未登录词标注在某具体的语言环境中，一个词只能属于某一类词性。词性标注的特殊问题形态标准：不符合汉语划分；意义标准：参考作用；分布标准（功能标准）；词性标注的方法基于
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2023-08-11 16:55:02
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简 介： 使用Python中的响应软件软件包制作应用与中文的词云图片。使用jieba用于中文词语划分。文中对于程序的背景图片以及不同的字体所确定的词云的表现进行了测试。关键词： 词云，字体，背景
生成词云
目 录
Contents
背景
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2024-01-25 19:55:10
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# Python 中文词性标注的简介与实践
在自然语言处理（NLP）中，词性标注是一项基础且重要的任务。词性标注的目标是为文本中的每一个词汇分配一个标签，表示它的词性，比如名词、动词、形容词等。在中文处理领域，由于中文的特殊性，词性标注面临更多挑战。因此，本文将介绍 Python 中中文词性标注的基本方法，并提供一些代码示例。
## 什么是词性标注？
词性标注是对文本中每个词汇进行分析，识别
## Python中文词典实现教程
### 1. 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现一个简单的Python中文词典。这将帮助你了解如何使用Python处理文本数据，以及构建一个简单的命令行应用程序。
### 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入必要库)
B --> C(加载中文词典数据)
C --> D
原创
2024-07-08 04:52:58
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利用Python生成词云 一、第三方库的安装与介绍1.1 Python第三方库jieba(中文分词)1.介绍 “结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件。2.特点(1)支持三种分词模式： 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； &nbs
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2024-05-09 14:07:01
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# Python中文词根
Python是一种广泛使用的高级编程语言，其简单易学的特点使得它成为初学者和专业开发人员的首选语言。Python语言的灵活性使得它可以应用于各种领域，包括数据分析、人工智能、Web开发等等。在Python中，有许多常用的中文词根，这些词根能够帮助我们更好地理解和记忆Python编程中的关键概念和技巧。
## 词根1：变量（Variable）
在Python中，变量是
原创
2023-12-22 07:18:17
85阅读
# 实现中文词云的步骤
## 1. 安装必要的库
在实现中文词云之前，我们需要安装一些必要的库。首先，我们需要安装`jieba`库来进行中文分词，可以使用以下命令进行安装：
```python
!pip install jieba
```
接下来，我们还需要安装`wordcloud`库来生成词云，可以使用以下命令进行安装：
```python
!pip install wordcloud
原创
2023-08-12 09:13:39
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# Python中文词库的实现
## 一、整体流程
为了实现Python中文词库，我们需要按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装Python库 |
| 步骤二 | 下载中文词库数据 |
| 步骤三 | 加载中文词库数据 |
| 步骤四 | 使用中文词库 |
接下来，我将逐步介绍每个步骤的具体实现。
## 二、步骤一：安装Python库
原创
2023-09-04 15:52:56
216阅读
Python中文词频统计一、注意事项二、代码三、运行结果 一、注意事项代码改编自mooc上嵩天老师的Python课程；需要pip安装用于中文词频统计的jieba库;代码简单,注释详细，就不过多解释代码了,虽然注释凌乱;调试过程中，修改代码后，部分无关紧要的注释没有更改；唯一需要注意的是，需要创建一个.txt文件，存放需要统计的文本.然后去main函数里找到’filename’变量,修改代码为该文
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2023-08-07 20:17:42
220阅读
4.1 词性标注 词性是词汇基本的语法属性，通常也称为词类。从整体上看，大多数词语，尤其是实词，一般只有一到两个词性，且其中一个词性的使用频次远远大于另一个，即使每次都将高频词性作为词性选择进行标注，也能实现80%以上的准确率。目前较为主流的方法是如同分词一样，将句子的词性标注作为一个序列标注问题来解决。
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2023-08-02 15:19:01
113阅读
计算所汉语词性标记集
Version 3.0
制订人：刘群 张华平 张浩
计算所汉语词性标记集 1
0. 说明 1
1. 名词 (1个一类，7个二类，5个三类) 2
2. 时间词(1个一类，1个二类) 2
3. 处所词(1个一类) 3
4. 方位词(1个一类) 3
5. 动词(1个一类，9个二类) 3
6. 形容词(1个一类，4个二类) 3
7. 区别词(1个一类，2个二类) 3
8. 状态词(
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2024-05-18 12:42:00
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# Python 中文词条分析
在信息快速传播的时代，文本数据的分析变得日益重要。Python 作为一种强大的编程语言，在数据分析领域拥有广泛的应用。本篇文章将介绍如何利用 Python 对中文文本进行词条分析，并通过代码示例为读者提供实用的指导。
## 什么是词条分析？
词条分析是自然语言处理的一部分，旨在从文本中提取有用的信息。它通常包括以下步骤：
1. **文本预处理**：去除无关字符
原创
2024-08-23 08:46:43
53阅读
# Python提取中文词汇的实现
## 引言
在自然语言处理和文本挖掘等领域中，中文文本处理是一个常见的任务。在处理中文文本之前，我们通常需要首先提取出其中的中文词汇。本文将介绍如何使用Python来实现这一功能。
## 整体流程
下面是提取中文词汇的整体流程，具体步骤将在后面进行详细说明。
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(读取中文文本)
原创
2023-11-11 04:39:44
54阅读
中文词法标注是自然语言处理中的重要任务，能帮助我们将中文句子分解为可分析的基本构件。在这篇文章中，我们将探讨如何实现“python 中文词法标注”，从环境配置、编译过程到参数调优，每个步骤都详细列出，确保读者能成功复现这个过程。
### 环境配置
首先，我们需要设置开发环境。以下是必备的工具和库，包括其版本号：
1. Python 3.8+
2. jieba 0.42.1
3. numpy
在进行中文词性标注的过程中，我们需要借助Python这一强大的编程语言来实现。这篇博文将系统性地记录下中文词性标注的实施过程，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、逆向案例和扩展阅读等部分。
### 协议背景
中文词性标注技术的发展历史可以追溯到20世纪90年代。在过去的几年中，随着深度学习的快速发展，该技术得到了显著改善。以下是中文词性标注技术的发展时间轴：
```mermaid
t
# Python中文词语逆序的实现
## 介绍
在Python中，实现中文词语的逆序可以通过字符串的切片和逆序操作来实现。本文将向你介绍一个简单但有效的方法来实现这个功能。
## 实现流程
下面是实现“Python中文词语逆序”的流程，可以按照步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 输入中文词语 |
| 2 | 将中文词语转换为列表 |
| 3 |
原创
2023-07-23 09:16:42
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Python 中提取中文词性。这一过程其实可以分为几个主要步骤，下面我们将结合具体的操作流程、配置详解和验证测试来一起看一下。
### 环境准备
首先，我们需要准备好合适的软硬件环境，以便能够顺利运行我们的代码。以下是必要的软硬件要求：
- **软件要求**：
- Python 3.6 及以上
- Jieba 库
- NLP 相关的其他工具（可
# Python绘制中文词云图
## 1. 介绍
中文词云图是一种可视化工具，用于展示文本数据中出现频率较高的词语。通过词云图，我们可以直观地了解文本中的关键词，并根据词语的大小来判断其重要性。
Python中有多个库可用于绘制词云图，其中最常用的是`wordcloud`库。本文将介绍如何使用Python绘制中文词云图，并给出相应的代码示例。
## 2. 安装依赖库
在开始之前，我们需要
原创
2023-11-11 10:24:15
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